Corso di formazione LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello intermedio e avanzato e a sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano implementare soluzioni sanitarie basate sull'intelligenza artificiale.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli agenti di intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria e nella diagnostica.
• Sviluppare modelli di intelligenza artificiale per l'analisi delle immagini mediche e la diagnosi predittiva.
• Integrare l'intelligenza artificiale con le cartelle cliniche elettroniche (EHR) e i flussi di lavoro clinici.
• Garantire la conformità alle normative sanitarie e alle pratiche etiche di intelligenza artificiale.

Questo corso live, guidato da un istruttore (online o sul posto), è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio che desiderano applicare soluzioni AI e AR/VR per la formazione medica, le simulazioni chirurgiche e la riabilitazione.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'AI nell'aumentare le esperienze AR/VR nel settore sanitario.
• Utilizzare AR/VR per simulazioni chirurgiche e formazione medica.
• Applicare strumenti AR/VR nella riabilitazione dei pazienti e nelle terapie.
• Esplorare le questioni etiche e di privacy nei工具在医疗领域的改进。

Questo training live guidato dall'insegnante (online o su sito) è rivolto a scienziati dei dati di livello intermedio e professionisti sanitari che desiderano sfruttare l'IA per applicazioni avanzate nella sanità utilizzando Google Colab.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli AI per la sanità utilizzando Google Colab.
• Utilizzare l'IA per il modeling predittivo sui dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche con tecniche guidate dall'AI.
• Esplorare le considerazioni etiche nelle soluzioni di sanità basate sull'IA.

Questo corso di formazione, guidato da un istruttore e disponibile in Italia (online o in sede), è rivolto a professionisti sanitari e data scientist di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare le tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) in ambito sanitario.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Identificare le principali sfide sanitarie che l'AI può affrontare.
• Analizzare l'impatto dell'AI sull'assistenza al paziente, sulla sicurezza e sulla ricerca medica.
• Comprendere la relazione tra l'AI e i modelli di business sanitari.
• Applicare i concetti fondamentali di AI a scenari sanitari.
• Sviluppare modelli di machine learning per l'analisi dei dati medici.

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o presenza fisica) è rivolto a professionisti e ricercatori nel settore sanitario che desiderano sfruttare ChatGPT per migliorare l'assistenza ai pazienti, semplificare i processi di lavoro e migliorare gli esiti sanitari.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi di ChatGPT e le sue applicazioni nel settore sanitario.
• Utilizzare ChatGPT per automatizzare i processi e le interazioni nel settore sanitario.
• Fornire informazioni mediche accurate e supporto ai pazienti tramite ChatGPT.
• Applicare ChatGPT per la ricerca e l'analisi medica.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomedici e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni sanitarie innovative.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi il ruolo e i vantaggi dell'Edge AI nel settore sanitario.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni sanitarie.
• Implementa soluzioni Edge AI nei dispositivi indossabili e negli strumenti diagnostici.
• Progetta e implementa sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni di IA per il settore sanitario.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello principiante e intermedio, analisti di dati e responsabili politici che desiderano comprendere e applicare l'IA generativa nel contesto dell'assistenza sanitaria.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare i principi e le applicazioni dell'IA generativa in ambito sanitario.
• Identifica le opportunità per l'IA generativa per migliorare la scoperta di farmaci e la medicina personalizzata.
• Utilizza tecniche di intelligenza artificiale generativa per l'imaging e la diagnostica medica.
• Valutare le implicazioni etiche dell'IA in ambito medico.
• Sviluppare strategie per l'integrazione delle tecnologie di IA nei sistemi sanitari.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

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LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

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LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

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Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello intermedio e avanzato, ricercatori medici e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano applicare l'intelligenza artificiale multimodale nella diagnostica medica e nelle applicazioni sanitarie.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'intelligenza artificiale multimodale nell'assistenza sanitaria moderna.
• Integrare dati medici strutturati e non strutturati per la diagnostica basata sull'intelligenza artificiale.
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale per analizzare immagini mediche e cartelle cliniche elettroniche.
• Sviluppare modelli predittivi per la diagnosi delle malattie e le raccomandazioni terapeutiche.
• Implementare l'elaborazione del linguaggio naturale e vocale (NLP) per la trascrizione medica e l'interazione con i pazienti.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello intermedio e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare tecniche di ingegneria rapida per migliorare i flussi di lavoro medici, l'efficienza della ricerca e i risultati per i pazienti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'ingegneria tempestiva in ambito sanitario.
• Utilizzare prompt di intelligenza artificiale per la documentazione clinica e le interazioni con i pazienti.
• Sfruttare l'intelligenza artificiale per la ricerca medica e la revisione della letteratura.
• Migliora la scoperta di farmaci e il processo decisionale clinico con richieste basate sull'intelligenza artificiale.
• Garantire la conformità agli standard normativi ed etici nell'intelligenza artificiale in ambito sanitario.